1.网络信息：

人工智能系统通过各种传感器和其他设备来网络数据。
这些数据可以是数字、图像、语音等各种形式的信息。
与人类相似，AI系统须要获取足够的信息来支持其决策过程。

2.理解数据：

人工智能系统将网络到的数据转化为可理解的形式。
这常日涉及到自然措辞处理、图像识别和语音识别等技能，以将原始数据转换为文本、数字或其他可剖析的格式。

3.剖析数据：

利用机器学习算法、深度学习和数据挖掘等技能对网络到的数据进行剖析。
这些算法许可系统从数据中创造模式、关联和趋势，从而帮助系统理解当前情境。

4.天生决策：

通过剖析数据，人工智能系统可以天生一个决策。
这个决策可以是一个大略的是/否答案，也可以是更繁芜的决策，如制订一个商业操持或诊断报告。
AI系统可能会利用优化算法来比较不同的决策方案，并选择最优解。

5.履行决策：

一旦天生了决策，人工智能系统可以在特定情形下履行这个决策。
这可能须要自动掌握系统和机器人的技能支持，使决策得以物理或虚拟实行。

6.反馈和调度：

AI系统可以通过吸收反馈来不断优化其决策过程。
例如，在识别准确率过低时，AI可以根据反馈机制重新调度其参数以提高准确率。

7.与人类决策的差异与联系：

人工智能的决策过程与人类决策在实质上是不同的。
AI基于算法和数据，而人类则通过认知、理解、学习和推理等繁芜过程来做出决策。
然而，人工智能的发展受到了对人类智能深入研究的启示，尤其是通过仿照人类大脑的某些功能和机制来改进AI的决策能力。

8.局限性：

人工智能的决策过程虽然强大，但也存在局限性。
例如，数据偏见、缺少创新性、难以理解以及难以适应变革等。
这些局限性须要被识别和战胜，以确保AI决策系统的准确性和可靠性。

人工智能通过网络、理解、剖析数据，天生决策，并履行决策来模拟人类的决策过程。
然而，由于技能限定和数据问题，AI决策系统仍旧须要不断优化和改进。